Липецкий Государственный Технический Университет

Кафедра физики и БМТ

Курсовая работа

по Компьютерные технологии в биомедицинских системах.

^{наименование дисциплины}

Программная обработка электроэнцефалограмм в частной области

^{наименование темы}

Студент: Никитина И.А.

подпись, дата фамилия, инициалы

Группа ИМ-10-2

Руководитель:

Лаврухина Т.В.

учёная степень, учёное звание подпись, дата фамилия, инициалы

Липецк 2014г.

Аннотация

В данной курсовой работе был произведён анализ электроэнцефалограмм, а также программная обработка ЭЭГ сигнала с помощью программы MathLab. Для выполнения данной работы нам необходимо было изучить основные аспекты сигнала ЭЭГ, его получения, виды, методы анализа.

В работе детально рассмотрена схема анализа электроэнцефалограмм в программе MathLab, описана и изображена схематически, а так же была применена в программных расчетах. Были построены графики анализируемых и отфильтрованных сигналов ЭЭГ.

Курсовая работа выполнена на листах формата А4, содержит одну таблицу , 12 изображений и одно приложение. В содержание основной части курсовой работы входит 5 пунктов, из которых: 1,2 – теоретическая часть, а 3,4,5 – практическая часть.

Основными источниками являются электронные ссылки, но помимо них были использованы 3 книги, 2 пособия и 1 методическое указание.

Оглавление

Постановка задачи………………………………………………………………...4

Введение…………………………………………………………………………...5

1 Теоретическая часть……………………………………………………………6

1.1 Метод электроэнцефалографии………………………………………6

1.1.1 Отведения и регистрация ЭЭГ ………………………………6

1.1.2 Электроэнцефалограмма. Ритмы ……………………………7

1.2 Метод анализа ЭЭГ …………………………………………………11

2 Практическая часть…………………………………………………………..15

2.1 Алгоритм анализа электроэнцефалограмм в частной области ……15

2.2 Программа анализа ЭЭГ ……………………………………………..18

2.3 Результаты анализа ЭЭГ ……………………………………………22

Заключение ………………………………………………………………………25

Список литературы ……………………………………………………………..26

Приложение А……………………………………………………………………28

Постановка задачи

Заданием курсовой работы является анализ и программная обработка электроэнцефалограмм в частной (частотной) области, что включает в себя построение наглядной электроэнцефалограммы с оцифрованных образцов, построение α-ритмов, АЧХ электроэнцефалограмм, периодограмм и спектрограмм α-ритмов в MathLab.

Введение

ЭЭГ - метод регистрации электрической активности (биопотенциалов) головного мозга через неповрежденные покровы головы, позволяющий судить о его физиологической зрелости, функциональном состоянии, наличии очаговых поражений, общемозговых расстройств и их характере.[1]

Метод ЭЭГ перспективен и показателен, что позволяет рассматривать его в области диагностики психических расстройств. Применение математических методов анализа ЭЭГ и внедрение их в практику позволяет автоматизировать и упростить работу врачей. ЭЭГ является составной частью объективных критериев течения исследуемой болезни в общей системе оценок, разработанных для персонального компьютера.

При обработке и вычислении параметров ЭЭГ в компьютерном энцефалографическом комплексе, необходимо разработать модуль анализа основных характеристик электроэнцефалограммы человека на базе алгоритма. Для этого следует изучить ритмы, стандарты описания и обозначения ЭЭГ.

Программный пакет MathLab, используемый в данной курсовой работе, наиболее удобный и лёгкий в использовании. Пакет прикладных программ MathLab предназначен для решения задач технических вычислений, разработки алгоритмов, визуализации данных, математических исчислений и моделирование. Качественная графика помогает проиллюстрировать и лучше понять результаты численных расчётов. Все основные функции программы были использованы в данной курсовой работе. Тем самым мы в полной мере использовали и изучили действия и работу самого программного пакета.

1 Теоретическая часть

1.1 Метод электроэнцефалографии

Использование электроэнцефалограммы для изучения функций мозга и целей диагностики основано на знаниях, накопленных при наблюдениях за пациентами с различными поражениями мозга, а также на результатах экспериментальных исследованиях на животных. Весь опыт развития электроэнцефалографии, начиная с первых исследований Ханса Бергера в 1933 г., свидетельствует о том, что определенным электроэнцефалографическим феноменам или паттернам соответствуют определенные состояния мозга и его отдельных систем. Суммарная биоэлектрическая активность, регистрируемая с поверхности головы, характеризует состояние коры головного мозга как в целом, так и ее отдельных областей, а также функциональное состояние глубинных структур разного уровня.[2]

Общие представления о происхождении ЭЭГ. В основе колебаний потенциалов, регистрируемых с поверхности головы в виде ЭЭГ, лежат изменения внутриклеточных мембранных потенциалов (МП) корковых пирамидных нейронов. При изменении внутриклеточного МП нейрона во внеклеточном пространстве, где расположены глиальные клетки, возникает разность потенциалов — фокальный потенциал. Потенциалы, возникающие во внеклеточном пространстве в популяции нейронов, представляют собой сумму таких отдельных фокальных потенциалов. Суммарные фокальные потенциалы могут быть зарегистрированы с помощью электропроводных датчиков от разных структур мозга, от поверхности коры или с поверхности черепа. Напряжение токов головного мозга составляет порядка 10^–5 Вольта. ЭЭГ представляет собой запись суммарной электрической активности клеток полушарий мозга.[3]